[3Xin2-62] 関連法律予測における複数手法の比較
キーワード：法律AI、大規模言語モデル、質問応答
大規模言語モデル（以下LLMs）の発達に伴い，Legal Techと呼ばれるような法務技術の活用が期待されている．本研究ではLLMsを用いて，法的な相談に対する関連法律の予測精度を比較検証した．ベースラインとしてGPT-3.5及びGPT-4を設定し，提案モデルとして法律相談データセットでGPT-3.5をファインチューニングしたモデルを構築した．各モデルを精度比較した結果，F1 ScoreはGPT-3.5が0.44，GPT-4が0.57，提案モデルが0.69となった．また，各モデルの予測結果を比較分析したところ，ベースラインで予測しきれていない問題を提案モデルが正答するようになっていることを確認でき，提案モデルの有効性が示された．
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